L’arrivo degli agenti IA rappresenta una vera rivoluzione nel modo in cui il software si comporta. Questi sistemi non si limitano più a eseguire ordini o a restituire risultati: sono capaci di capire gli obiettivi, agire in autonomia e adattarsi al volo. Proprio come un assistente sveglio che afferra il traguardo e trova da solo la strada migliore per arrivarci, l’IA agentica lavora con intenzionalità. Non è solo automazione avanzata: qui il software diventa protagonista, capace di portare a termine le attività in modo intelligente.
E non è fantascienza: l’IA agentica sta già rivoluzionando il lavoro, soprattutto in settori come vendite, operations, ecommerce e customer support. Secondo le ultime ricerche, , e si prevede che questa percentuale salirà al 90% entro il 2025. Ancora più interessante, . Ma cosa rende davvero “agentica” l’IA—e perché è così importante per il tuo lavoro? Scopriamolo insieme.
IA agentica: cosa vuol dire davvero “agentica”?
Partiamo dalle basi. IA agentica significa dotare i sistemi di agency: la capacità di capire gli obiettivi, prendere decisioni e agire in autonomia per raggiungerli. Invece di aspettare istruzioni dettagliate, l’IA agentica può ricevere un obiettivo (“Trova tutti i nuovi lead da questo sito e invia loro un’email di benvenuto”) e capire da sola quali passi servono. Non si limita a rispondere o generare contenuti: fa il lavoro.
Cosa distingue l’IA agentica? Ecco i tratti chiave:
- Autonomia: L’IA agentica lavora quasi senza supervisione umana. Non serve specificare ogni passaggio.
- Azione guidata dagli obiettivi: Riceve un traguardo, lo scompone in sotto-attività, pianifica ed esegue.
- Adattabilità: Impara dall’esperienza e si adatta ai cambiamenti—come una modifica a un sito o un nuovo formato dati.
- Esecuzione proattiva: Non aspetta che tu la solleciti: individua opportunità o problemi e agisce prima ancora che tu te ne accorga.
Questi elementi separano l’IA agentica dai vecchi strumenti di automazione. Non segue solo uno script: capisce le tue intenzioni e porta a termine il compito, anche se le condizioni cambiano. È il cuore di quella che chiamiamo automazione agentica: un’automazione che parte dai tuoi obiettivi, non solo dalle tue istruzioni.
IA agentica vs IA generativa vs IA tradizionale: le differenze
Qui la faccenda si fa interessante. Non tutte le IA sono uguali. Ecco un confronto tra le tre principali tipologie:
L’IA tradizionale è come un robot in catena di montaggio: perfetta per ripetere sempre lo stesso compito, ma si blocca se cambia qualcosa. L’IA generativa è come un assistente creativo: può scrivere, riassumere o progettare, ma solo se glielo chiedi. L’IA agentica invece si alza, osserva l’ambiente e inizia a lavorare—senza aspettare che tu la guidi passo passo. Come dice : “Una crea, l’altra agisce.”
I mattoni dell’IA agentica: come funziona davvero?
Ma come fa l’IA agentica a ottenere questi risultati? In pratica, è come dotare l’IA di cervello, memoria e mani. Ecco il ciclo di base:
- Percezione: L’IA “osserva” l’ambiente—leggendo una pagina web, ascoltando un comando o analizzando un database.
- Ragionamento: Interpreta ciò che vede, individua ciò che è rilevante e valuta come agire rispetto all’obiettivo.
- Memoria: Ricorda le azioni svolte, mantiene il contesto e apprende dalle esperienze passate.
- Pianificazione: Scompone l’obiettivo in passaggi, li ordina e trova la strada migliore dal punto A al punto B.
- Uso degli strumenti ed esecuzione: Usa API, clicca pulsanti, compila moduli o invia email—tutto ciò che serve per completare il compito.
- Apprendimento: Dopo aver agito, valuta il risultato, apprende dai feedback e migliora per la volta successiva.
Se chiedi a un’IA agentica di “estrarre tutte le schede prodotto da questo sito e inviarmi un report”, l’IA:
- Analizza la struttura del sito,
- Capisce quali elementi sono prodotti,
- Tiene traccia delle pagine visitate,
- Pianifica come navigare tra pagine e sottopagine,
- Usa gli strumenti giusti per estrarre e formattare i dati,
- E impara dagli errori (ad esempio se una pagina non si carica), provando strategie alternative.
Questo ciclo—percepire, ragionare, ricordare, pianificare, agire, apprendere—si ripete di continuo, permettendo all’IA di adattarsi e migliorare mentre lavora. Non è solo un chatbot evoluto: è un vero collega digitale.
Perché l’IA agentica è una svolta per l’automazione
Dopo anni di esperienza nell’automazione, posso dirlo: l’IA agentica non è solo un modo più veloce di fare le stesse cose. Cambia proprio le regole del gioco. Ecco perché:
- Automazione guidata dall’intento: Dici all’IA cosa vuoi, non come farlo. Niente più script dettagliati o supervisione costante.
- Adattabilità: L’IA agentica gestisce cambiamenti—come un restyling del sito o un nuovo formato dati—senza bloccarsi. Impara e si adatta in tempo reale.
- Gestione di flussi complessi e multi-app: Può spostarsi tra applicazioni, gestire processi articolati e coordinare attività che prima richiedevano un intero team.
- Risoluzione proattiva dei problemi: Non aspetta che tu ti accorga di un problema. Può individuare criticità (come un calo improvviso delle scorte) e risolverle subito.
- Scalabilità: Devi processare 10.000 pagine web? L’IA agentica può attivare decine di agenti in parallelo—senza pause caffè.
- Coerenza e precisione: Non si stanca né si distrae, quindi i risultati sono sempre affidabili.
- Libera il talento umano: Delegando le attività ripetitive, l’IA agentica permette alle persone di concentrarsi su strategia, creatività e compiti a valore aggiunto.
I numeri parlano chiaro: le aziende che adottano l’IA agentica hanno visto e aumentare la produttività . Non è solo un miglioramento: è un vero salto di qualità.
Thunderbit e l’ascesa dell’automazione agentica
Qui posso raccontarti con entusiasmo cosa stiamo realizzando in . Abbiamo voluto creare una nuova generazione di automazione web—che unisce il meglio dell’IA agentica con l’affidabilità dell’automazione professionale. La chiamiamo Automazione Agentica.
Cosa significa in concreto? Thunderbit è un’ che agisce come un agente digitale sul web. Invece di scrivere script o selezionare elementi manualmente, basta descrivere i dati che ti servono. L’IA di Thunderbit legge la pagina, suggerisce le colonne giuste e capisce come estrarre, pulire e strutturare i dati—tutto in pochi clic.
Ecco cosa rende unica l’automazione agentica di Thunderbit:
- Comprensione guidata dall’IA: Con “AI Suggerisci Campi”, l’agente percepisce il sito, propone le colonne dati più adatte e suggerisce come elaborare ogni campo.
- Configurazione senza codice e senza sforzo: Dimentica la programmazione o le configurazioni manuali. Thunderbit è così semplice che sembra “senza fatica”: basta puntare, cliccare e via.
- Estrazione batch e parallela: Grazie allo scraping cloud, Thunderbit può processare fino a 50 pagine contemporaneamente, molto più velocemente degli strumenti tradizionali.
- Estrazione da sottopagine: Ti servono dettagli da pagine prodotto o annunci? L’agente di Thunderbit naviga automaticamente tra le sottopagine, raccoglie informazioni aggiuntive e arricchisce il dataset.
- Elaborazione dati personalizzata: Vuoi etichettare, tradurre o formattare i dati mentre li estrai? Aggiungi un Field AI Prompt e l’agente se ne occupa in tempo reale.
- Nessuna manutenzione: Il sito cambia da un giorno all’altro? Nessun problema. L’agente di Thunderbit si adatta, senza dover correggere script rotti.
- Esportazione dati gratuita: Esporta i risultati su Excel, Google Sheets, Airtable, Notion o scarica in CSV/JSON—senza costi nascosti.
Non è solo un estrattore web. È un assistente digitale che capisce le tue intenzioni, agisce in autonomia e ti consegna i risultati—senza le complicazioni dell’automazione tradizionale. Vuoi confrontarlo con altri strumenti? Dai un’occhiata al nostro .
IA agentica nella realtà: casi d’uso in diversi settori
Vediamo esempi concreti. Come sta cambiando il lavoro l’IA agentica nei vari settori? Ecco alcuni casi reali:
Vendite e generazione lead
Prima: I commerciali passano ore a cercare contatti, copiare email e inviare follow-up uno a uno.
Con l’IA agentica: Un agente di vendita IA cerca lead online, trova i contatti, invia messaggi personalizzati e fissa appuntamenti. qualificano lead, gestiscono obiezioni e preparano proposte—coinvolgendo l’umano solo per la chiusura. Una startup ha visto il suo agente IA coinvolgere rispetto al team umano.
Ecommerce e operations retail
Prima: Gli analisti monitorano manualmente i prezzi dei concorrenti, aggiornano SKU e controllano le scorte.
Con l’IA agentica: Un agente monitora centinaia di siti concorrenti, aggiorna i prezzi in tempo reale e ordina nuovi prodotti quando le scorte scarseggiano. Un retailer ha ottenuto un grazie a un agente che gestisce prezzi e inventario. Gli utenti Thunderbit possono estrarre migliaia di schede prodotto, monitorare cambiamenti e aggiornare database in automatico.
Real estate
Prima: Gli agenti immobiliari cercano manualmente annunci, li abbinano ai clienti e gestiscono infinite email di appuntamento.
Con l’IA agentica: Un assistente immobiliare IA monitora gli annunci, abbina le proprietà alle preferenze dei clienti, invia notifiche e fissa visite. La burocrazia? L’agente compila i moduli e verifica la conformità, riducendo i tempi da giorni a poche ore.
Customer service e supporto
Prima: Gli operatori gestiscono ticket, cercano risposte e risolvono problemi ripetitivi.
Con l’IA agentica: Un agente di supporto IA interpreta i ticket, recupera dati da più sistemi, risolve i problemi e aggiorna il cliente—spesso in pochi secondi. dichiara un e un .
Non sono solo miglioramenti incrementali: sono salti di efficienza. E spesso umani e agenti IA collaborano: l’IA gestisce le attività ripetitive, le persone si concentrano su quelle a maggior valore.
Come l’IA agentica sta cambiando il modo di lavorare
La verità? L’ascesa dell’IA agentica sta cambiando non solo cosa facciamo, ma come lavoriamo. Ecco cosa sta succedendo:
- Dal manuale allo strategico: Con gli agenti IA che gestiscono le attività ripetitive, i dipendenti possono dedicarsi a strategia, creatività e problem solving. Un recruiter passa meno tempo a fissare colloqui e più a coinvolgere i migliori candidati. Un marketer dedica meno tempo ai report e più all’analisi dei dati.
- Colleghi digitali: I team iniziano a considerare gli agenti IA come “colleghi digitali”. Si assegnano task, si revisionano i risultati e si ricevono aggiornamenti in riunione. È una nuova forma di collaborazione.
- Nuove competenze: Mentre l’IA si occupa delle attività ripetitive, diventano preziose le soft skill come pensiero creativo, intelligenza emotiva e supervisione dell’IA. Saper lavorare con agenti IA sta diventando indispensabile.
- Ruoli che evolvono: Alcuni ruoli si ridurranno, molti si trasformeranno. Ad esempio, un assistente di direzione potrebbe gestire una flotta di agenti IA, mentre un operatore di supporto si dedicherà ai casi complessi e all’addestramento dell’IA.
- Miglior equilibrio vita-lavoro: Delegando le incombenze, l’IA agentica aiuta a ridurre il burnout e libera tempo per attività più gratificanti.
In sintesi? L’IA agentica non sostituisce le persone: potenzia ciò che possiamo fare. prevede di usare l’IA insieme ai dipendenti, non al loro posto.
IA agentica in azione: le soluzioni leader oggi
L’IA agentica non è solo Thunderbit. Ecco alcune delle soluzioni più avanzate e cosa le rende speciali:
- Cosa fa: Agente IA per l’estrazione dati web pensato per utenti business.
- Funzionalità agentiche: Configurazione no-code, suggerimento campi tramite IA, scraping batch e sottopagine, elaborazione dati personalizzata, automazione programmata.
- Ideale per: Vendite, ecommerce, real estate, ricerca—chiunque abbia bisogno di raccogliere o processare dati web rapidamente.
- Punti di forza: Facilità d’uso estrema, adattabilità ai cambiamenti dei siti, gestione di task web complessi e multi-step con il minimo sforzo.
- Cosa fa: Piattaforma enterprise per creare e orchestrare agenti IA nei flussi di lavoro.
- Funzionalità agentiche: Agente orchestratore che coordina agenti specifici, integrazione con oltre 80 app business, interfaccia low-code, agenti verticali (HR, vendite, procurement).
- Ideale per: Grandi aziende con processi complessi e multi-sistema.
- Punti di forza: Integrazione enterprise, governance, gestione di una forza lavoro digitale cooperativa.
- Cosa fa: Piattaforma di service desk e customer experience basata su IA.
- Funzionalità agentiche: Agenti conversazionali, oltre 1000 workflow preimpostati, multi-canale (chat, email, voce, immagini), framework TRAPS per sicurezza e compliance.
- Ideale per: IT support, HR, customer service.
- Punti di forza: Integrazioni profonde, trasparenza, attenzione ad azioni IA responsabili e verificabili.
- Cosa fa: Dispositivo IA consumer che funge da assistente personale.
- Funzionalità agentiche: “Large Action Model” che controlla le app sul dispositivo, apprende da dimostrazioni, esegue task multi-step (come prenotare cena e cinema).
- Ideale per: Power user, early adopter, chi vuole un “intern” IA tascabile.
- Punti di forza: Agente IA generalista per consumatori, non limitato a skill specifiche, apprende nuovi compiti al volo.
Altre soluzioni degne di nota: IBM Watsonx Assistant, Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce—ognuna con funzionalità agentiche per il proprio settore.
Superare le sfide: rischi e best practice nell’adozione dell’IA agentica
Dare più autonomia agli agenti IA comporta anche delle sfide. Ecco le principali e come affrontarle:
- Perdita di controllo: Quando l’IA agisce da sola, servono limiti chiari. Usa la supervisione umana, soglie di approvazione e confini precisi su cosa può o non può fare.
- Trasparenza: Pretendi spiegazioni chiare. Scegli strumenti che registrano ogni azione, forniscono motivazioni e permettono audit.
- Privacy dei dati: Limita l’accesso degli agenti solo ai dati necessari, usa account di servizio dedicati e cripta le informazioni sensibili.
- Conformità normativa: Rimani aggiornato sulle leggi e adotta framework di governance (come il TRAPS di Aisera) per garantire equità, responsabilità e trasparenza.
- Complessità di integrazione: Parti da progetti pilota, integra gradualmente e investi nella formazione del team per lavorare con gli agenti IA.
Il consiglio migliore? Inizia in piccolo, monitora da vicino e scala man mano che cresce la fiducia. Considera gli agenti IA come nuovi colleghi: hanno bisogno di onboarding, supervisione e feedback continuo.
Il futuro dell’IA agentica: cosa ci aspetta sul lavoro?
Siamo solo all’inizio di ciò che l’IA agentica può fare. Ecco cosa ci aspetta:
- Collaborazione multi-agente: Sciami di agenti specializzati che lavorano insieme—come un team digitale, ognuno con la propria competenza, per raggiungere obiettivi complessi.
- Agenti verticali e personalizzati: Agenti addestrati per il tuo settore, il tuo flusso di lavoro, persino il tuo stile personale.
- Abilità multimodali: Agenti che gestiscono testo, voce, immagini e persino azioni fisiche (robot, dispositivi IoT).
- Apprendimento continuo: Agenti che migliorano a ogni compito, condividendo conoscenza in tutta l’organizzazione.
- Etica integrata: Sistemi “guardiani” per garantire che gli agenti agiscano in modo responsabile e allineato ai valori umani.
- Nuovi ruoli lavorativi: Auditor IA, manager di agenti, designer di workflow—figure dedicate a orchestrare e supervisionare flotte di agenti IA.
- Nuove forme di collaborazione: Meno riunioni di aggiornamento, più tempo per risolvere problemi creativi, con gli agenti IA che gestiscono le attività di routine.
- Valorizzazione delle soft skill: Mentre l’IA gestisce le competenze tecniche, empatia, storytelling e leadership diventano ancora più preziose.
Entro il 2030, alcuni analisti prevedono che . Non significa il 70% di disoccupazione: i lavori si sposteranno su attività a maggior valore e nasceranno nuove opportunità per chi saprà sfruttare questi strumenti.
Conclusione: abbraccia la rivoluzione dell’IA agentica
In sintesi: l’IA agentica sta trasformando il lavoro—non sostituendo le persone, ma amplificando ciò che possiamo realizzare. È un’IA che non si limita a rispondere o generare contenuti, ma porta a termine le attività al posto tuo. Il passaggio da IA tradizionale e generativa a IA agentica è un salto dall’automazione all’autonomia, dagli script all’azione guidata dall’intento.
Strumenti come mettono questa potenza nelle mani degli utenti business—senza codice, senza complicazioni, solo risultati. Se vuoi restare competitivo, è il momento di sperimentare l’automazione agentica. Prova uno strumento, avvia un progetto pilota e scopri quanto tempo puoi risparmiare (e quante cose in più puoi realizzare).
Il futuro del lavoro è una collaborazione tra persone e agenti IA. Chi saprà cogliere questa opportunità si libererà dalle incombenze, potrà concentrarsi su creatività, strategia e ciò che conta davvero. Non aspettare che la rivoluzione dell’IA agentica ti passi accanto—entraci, plasmatela e falla lavorare per te.
Vuoi vedere cosa può fare l’IA agentica? , visita il nostro , o inizia a immaginare come cambierebbe il tuo lavoro con un collega digitale che non dorme mai, non si lamenta e porta sempre a termine i compiti.
Costruiamo insieme il futuro del lavoro—fianco a fianco con i nostri nuovi colleghi IA.
Vuoi approfondire? Ecco alcune risorse utili:
E se vuoi scoprire come l’IA agentica può aiutarti a estrarre dati, automatizzare flussi o semplicemente rendere le tue giornate meno monotone, . Il tuo futuro (e il tuo “intern” digitale) ti ringrazieranno.
Domande frequenti
1. Cos’è l’IA agentica e in cosa si differenzia da IA tradizionale o generativa?
L’IA agentica indica sistemi dotati di agency—cioè la capacità di comprendere obiettivi, prendere decisioni e agire autonomamente per raggiungerli. Diversamente dall’IA tradizionale (che segue regole rigide) o dall’IA generativa (che produce contenuti su richiesta), l’IA agentica esegue compiti multi-step, si adatta ai cambiamenti e lavora in autonomia verso gli obiettivi.
2. Come sta cambiando la produttività e i ruoli sul lavoro l’IA agentica?
L’IA agentica aumenta notevolmente la produttività gestendo attività ripetitive e multi-step su più sistemi. Questo permette alle persone di concentrarsi su attività strategiche, creative e relazionali. I ruoli evolvono: si passa dall’esecuzione manuale alla supervisione e orchestrazione dell’IA, trasformando i lavori invece di eliminarli.
3. Quali sono le capacità chiave che rendono efficace l’IA agentica?
I tratti distintivi dell’IA agentica sono autonomia, pianificazione guidata dagli obiettivi, adattabilità a contesti dinamici, esecuzione proattiva, apprendimento continuo e uso di strumenti per agire. Queste capacità la rendono più simile a un collega digitale che a un semplice tool.
4. Quali sono esempi concreti di applicazione dell’IA agentica?
L’IA agentica viene usata in vendite (lead generation e outreach), ecommerce (monitoraggio prezzi e gestione inventario), real estate (matching immobili e appuntamenti), customer support (risoluzione ticket). Strumenti come Thunderbit automatizzano l’estrazione dati, mentre piattaforme come IBM Watsonx Orchestrate gestiscono flussi enterprise.
5. Cosa devono considerare le aziende che vogliono adottare l’IA agentica?
Le organizzazioni dovrebbero prevedere limiti come supervisione umana, trasparenza e protezione dei dati. È importante partire da progetti pilota, formare il team e scegliere strumenti con forte spiegabilità e adattabilità per un’integrazione sicura e di successo.